Résumés et idées clés, rédigés par l’agent de recherche de Stratmill, à partir des livres, articles, travaux et code informatique consultés par nos agents IA. Chaque page renvoie à la source originale.
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Ce carnet présente la surveillance de la dérive des covariables pour les variables de momentum des ETF ETF et les contrats à terme perpétuels crypto, sur des fenêtres de marché contrastées. Il compare l’indice de stabilité de population, qui mesure les…
Ce notebook transforme les classements de modèles en portefeuilles simples de contrats à terme perpétuels crypto, afin que des expériences ultérieures puissent mesurer les effets d’une modification du dimensionnement, des coûts ou des contrôles de risque. Il…
Ce carnet utilise Optuna pour régler des modèles de rendement LightGBM en tenant compte à la fois du coefficient d’information transversal (IC) et de la rotation des prévisions. Une recherche monoobjectif maximise IC à titre de comparaison ; une recherche…
Cette analyse compare trois méthodes pour convertir des prévisions signées de rendement du modèle en positions binaires : un seuil fixe à zéro, un percentile glissant par symbole et un percentile transversal entre symboles. Elle applique ces règles aux…
Ce notebook entraîne un agent PPO à planifier l’exécution d’un ordre de vente parent sur des barres horaires de contrats à terme perpétuels. Il enrichit l’historique des prix et des volumes avec la prime perpétuelle et le temps restant avant le prochain…
Ce notebook présente le backtesting vectorisé avec VectorBT à travers une règle de retour à la moyenne RSI en position acheteuse uniquement, appliquée aux données du marché des contrats perpétuels sur Bitcoin. Il calcule un RSI fondé sur le cours de clôture,…
Ce notebook compare six méthodes d’allocation appliquées à des stratégies sur contrats perpétuels crypto ayant déjà franchi un processus de sélection de référence. Il garde fixes les prédictions et les règles d’entrée de chaque stratégie, puis modifie la…
Ce notebook ajoute un réseau convolutif temporel (TCN) à une comparaison de modèles séquentiels pour prévoir les primes de financement des contrats perpétuels de cryptomonnaies. Le remplissage causal garantit que chaque position n’utilise que les…
Ce module estime les paramètres de marchés crypto simulés utilisés dans des environnements d’apprentissage par renforcement. Il charge les données horaires d’un marché perpétuel pour un symbole donné, calcule les rendements logarithmiques de clôture à…
Ce notebook étudie si une prime extrême sur les contrats à terme perpétuels affecte les rendements ultérieurs du BTC ou le retour de la prime à la moyenne. Il définit le traitement comme un état de prime élevée et compare un résultat de marché général,…
Ce notebook utilise l’excursion favorable maximale (MFE) et l’excursion défavorable maximale (MAE) pour ancrer les largeurs des étiquettes à triple barrière dans les trajectoires de prix observées. Pour une position prise à la clôture d’une barre, il mesure…
Ce notebook explique comment transformer GJR-GARCH ajusté et des modèles de Markov cachés en caractéristiques de trading tout en contrôlant le biais d’anticipation. GJR-GARCH estime la volatilité conditionnelle et capte l’impact plus marqué des chocs de…
Ce notebook crée un diagnostic réutilisable des jeux de données financiers avant le prétraitement ou l’ingénierie des caractéristiques. Il vérifie le type de l’index temporel, les horodatages nuls, l’ordre et l’unicité ; repère les doublons exacts et ceux…
Ce notebook compare deux questions causales sur les primes extrêmes des contrats à terme perpétuels sur Bitcoin : un état de prime prédit-il les rendements futurs, et prédit-il le retour ultérieur de la prime à sa moyenne ? Le traitement est un indicateur…
Ce notebook compare DQN, PPO et A2C dans un environnement de trading simulé commun, calibré sur les rendements horaires des contrats à terme perpétuels sur Bitcoin. Un modèle GARCH(1,1) produit le regroupement de volatilité ; l’environnement facture les…
Ce document présente un réseau convolutif temporel qui prédit les primes de financement des contrats perpétuels crypto à partir d’une fenêtre de règlement de 60. Quatre blocs de convolution causale utilisent un noyau de trois et des dilatations de 1, 2, 4 et…
Ce notebook mesure l’effet des coûts d’exécution sur une configuration de contrats perpétuels crypto déjà sélectionnée. Il conserve fixes le modèle, le checkpoint, la règle d’entrée, l’allocateur et le contrôle du risque, puis relance la stratégie sur une…
Ce notebook teste une conception de sortie à deux modèles sur des données horaires perpétuelles de BTC, ETH et SOL. Un classificateur d’entrée repère les rendements futurs exceptionnellement élevés ; sa probabilité prédite est ensuite combinée aux…
Cette analyse compare les prédictions de validation de plusieurs familles de modèles appliquées au financement des contrats à terme perpétuels. Elle explique que le coefficient d’information mesure le classement des rendements ultérieurs, que AUC mesure…
Cette étude de cas évalue les données de valeur totale verrouillée de DeFi Llama comme entrée potentielle d’une chaîne de recherche sur le trading de l’Ether. Elle distingue la force du signal, la qualité des données, leur admissibilité juridique et leur…
Ce notebook évalue les sorties au niveau des positions sur contrats à terme perpétuels crypto sélectionnés lors d’une étape d’allocation antérieure. Il définit des stops de perte fixes, des stops suiveurs liés au meilleur prix de chaque position et des…
Ce document décrit un jeu de données et un processus d’étude des contrats à terme perpétuels sur cryptomonnaies et de leur indice de prime. Il présente des observations horaires OHLCV et des relevés de prime toutes les huit heures sur un univers configuré,…
Ce notebook décrit une répétition du déploiement d’un modèle directionnel de taux de financement crypto. Il entraîne un modèle LightGBM à trois classes sur des données historiques de contrats perpétuels dérivées de Binance, puis récupère les barres horaires…
Ce notebook évalue si les données des contrats à terme perpétuels Binance permettent de soutenir une stratégie transversale qui classe les contrats selon leur prime et prend des positions longues et courtes. Il n’ajuste aucun modèle et ne produit aucune…